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首发 | 融资1千万 他家机器人能听懂8轮人机对话 读懂字间25种嬉笑怒骂

深思考人工智能 2015年 可联系
人工智能算法研发商
人工智能
融资进度
战略融资
融资额度
未披露
融资时间
2019-09-23
投资方
哈勃投资
创始人
杨志明,中科院软件所机器学习、NLP、DL人工智能方向博士、中科院大学管理学院MBA,作为连续成功创业者,具有16年的一线研发及运营经验。
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深思考人工智能 2015年 可联系
人工智能算法研发商
人工智能
融资进度
战略融资
融资额度
未披露
融资时间
2019-09-23
投资方
哈勃投资
创始人
杨志明,中科院软件所机器学习、NLP、DL人工智能方向博士、中科院大学管理学院MBA,作为连续成功创业者,具有16年的一线研发及运营经验。
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◆ “深思考”网站首页

文| 铅笔道 记者 罗正臣

导语

“十余年了,我在机器学习领域工作了这么久,还从未见过人工智能如此火热。”

他呡了一口红茶,讲起了“深思考”的故事。

拥有中科院博士头衔的杨志明前三次分别在信息安全、机器学习(Web用户数据挖掘、行为定向)及垂直(法律)的NLP/NLU应用领域创业

“深思考人工智能机器人科技”是杨志明的第四个创业项目。 该项目专注于人工智能核心算法开发及专用AI芯片设计,其主要产品为ideepwise AI Robot Service底层框架系统。

该系统现被应用于医疗(辅助问诊、TCT宫颈癌辅助筛查)、汽车(驾驶语音交互等)及智能家居(中央控制机器人)这三类垂直领域。

该项目于去年2月完成了Pre-A轮融资1000万元,投后估值1亿元,投资方为九阳股份。天使轮融资完成于2015年10月,投资方为昕朴资本,金额为160万元。

现在,“深思考”II代AIRobot系统可支持平均8轮连续多轮多任务人机对话,垂直于6种场景任务,可分辨7种视觉表情分类、25种文本情感分类。

注: 杨志明承诺文中数据无误,为其真实性负责,铅笔道已备份录音速记,为内容客观性背书。

嘟嘟机器人

2007年年末,当杨志明看到公司的业务报告时,皱起了眉。此前因考虑到变现途径问题,杨志明将业务聚焦在了法院文书纠错上。“我们利用NLP/NLU等技术,开发了一款文书审稿机器人(可嵌入在Word中的插件)。机器人可以帮助用户一键排版,并根据根据文书类型,自动适配上下文语义识别模型和法律条款知识对文书进行纠错并更正。”

但恰恰是应用领域过于垂直,市场天花板有限,公司业务日趋饱和稳定。2014年,在与股东商量后,他决定开启第四次创业。

扎在人工智能领域十余年,杨志明不想离开这片土地。他想到的第一件事,便是召集圈内老友。中科院自动化所、软件所、微电子所的同学和老师及此前创业搭档,都一个个被他说服,陆续加入到核心研发团队中。

◆ 二代机器人使用界面

2015年8月17日,“深思考人工智能机器人”项目正式立项,团队目标研发的第一款产品是一智能交互增强现实机器人系统,杨志明称它为深思考一代机器人大脑(ideepwise One)。

该“大脑”是一款基于云端SaaS的人工智能底层框架服务。用户通过扫描卡片上的图像,可在屏幕中生成一位名叫“嘟嘟”的机器人。

“嘟嘟机器人”会“立”在卡片上,通过前置摄像头捕捉用户面部点位(约30余个),分析用户正负情感,并可与用户实现语音语义交互等功能(如唱歌、讲故事等)。

IdeepwiseII代AI Robot

2015年10月,“深思考”完成天使轮融资,金额为160万元,投后估值3200万元,投资方为昕朴资本。

但是“深思考”的商业模式,却在随后的六个月里没能经受住考验。杨志明最初希望的商业模式是将产品(嘟嘟机器人)推向C端市场,“可是团队对2C业务不熟悉,不得不重新考虑销售渠道和目标用户”。

去年4月后,杨志明决定将产品转向B端客户,为智能家居、医疗及汽车三大领域提供基于Web Service的人工智能产品及服务解决方案。

对于汽车领域,“深思考”与车主机厂商合作,将产品与车内中控实现结合。该套应用可面向驾驶员,提供车内设备语音控制,完成导航、音乐媒体控制、美食、天气、故障问诊等场景的多轮多任务连续语义交互任务。同时,通过采集车内外传感器参数数据,该系统可以为驾驶员提出合理(驾驶)建议、提醒及个性化推荐服务。

◆ TCT细胞宫颈癌辅助筛查

“基于RNN/LSTM深度学习算法训练的NLP/NLU模型、Sequece2Sequence与Attention model,我们的系统可以做到在垂直场景下,对人机对话进行上下文消岐、纠错、容错等不同深度语义识别。”

在该特定场景下,ideepwise曾测试100万条文本数据,识别正确率为95.8%。此后,团队又向另一测试组数据加入了1%的干扰数据,整体识别正确率下降0.6%,达到95.2%。“虽然理论上训练样本足够多的情况下,模型识别率会越来越高。但在实践中越多层数的神经网络模型并不代表效果就越好。”

在智能家居领域,“深思考”已经与一些上市公司达成合作,帮助其研发服务型机器人的AI软件部分。“我们研发了一款智能家居中央控制机器人。该机器人可通过理解客户自然的语言及语义、情绪、手势后,利用Wi-Fi模块控制智能家居设备。”

“深思考”在医疗领域的服务包含:人工智能辅助问诊与TCT细胞宫颈癌辅助筛查。人工智能辅助问诊系统是:病人在与机器人的多轮交互中,机器人系统可帮助医生理解有用的语义信息,并归一化为标准医学问题,随后机器人提供问题的答案建议。“医生只需要在交互后确认机器人提供的辅助建议即可。”

现在“深思考”在医疗领域的另外一个产品是基于深度学习的机器视觉/图像识别完成TCT细胞的宫颈癌辅助筛查业务。

软件套件及硬件

除去SaaS 服务,“深思考”还开发了一套面向B端的智能产品套件:深思慧眼。之所以研发该产品,是因为杨志明觉得传统印刷说明书的作用在渐渐被弱化。“经常出现买到新产品后,说明书看不懂,看完仍旧不会操作的情况。”

基于此,深思慧眼集成了图像识别、AR、多轮人机交互、语义识别技术为用户提供产品操作指导及语音语义识别的设备控制功能。“比如一台咖啡机,我通过移动端机器视觉识别后,咖啡机就可以生成一款拟人机器人。用户可以可以与‘她’语音自然交互,从而了解机器具体操作方法。”

同时,深思慧眼通过与生产厂家做内容深度结合,可为用户提供产品故障解决办法。“机器人会告诉用户每个灯亮是什么问题,并为用户提供售后服务点信息等。”

在硬件方面,团队吸纳了来自中科院微电子所的陈博士,专门负责研发基于FPGA的AI加速专用芯片。“对于端产品的人工智能模型运算性能优化,我们将深度学习算法及网络模型集成在FPGA上,从而使在端的深度学习运算性能大大加速。”

许多应用场景下,深度学习对于硬件运算能力要求较高,同时对系统实时性要求较严格。“如果都通过云端服务器来做深度学习运算,网络信号不好时,实时性较差,用户体验不好。而利用FPGA方式则可以很好的解决此问题。”

​​​​​但是杨志明表明,现阶段公司仍以软件和Web服务为核心,“我们只对芯片做专用领域研发,不做通用领域的制造”。

对于盈利模式,杨志明为团队提出了“轻快”的原则。一方面公司决定与特定B端客户接洽,向其授权底层ideepwise service接口;另一方面,公司将会向一些生产厂家提供深思慧眼套件服务。

今年4月,“深思考”二代机器人将与深思慧眼二代套件同时发布。据悉,现在“深思考”系统可支持平均8轮连续多轮多任务人机对话,垂直于6种场景任务,可分辨7种视觉表情分类、25种文本情绪分类。

去年2月,“深思考”完成了Pre-A轮融资,金额为1000万元,投后估值1亿元,投资方为九阳股份。

现在该公司正在进行A轮融资,拟融资金额3000~5000万元,用于产品迭代及研发。

/The End/

编辑   薛  婷  校对 黄昱凡

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